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La IA en la Educación: desafíos y oportunidades globales

Oxford University Press. «AI in education: where we are and what happens next». Accedido 18 de junio de 2024. https://corp.oup.com/feature/ai-in-education-where-we-are-and-what-happens-next/.

A lo largo de los 500 años de historia, Oxford University Press ha respondido a los avances del mundo para satisfacer las necesidades de estudiantes, profesores y la comunidad en general. En 2023, se ha observado un crecimiento notable en la adopción global de la inteligencia artificial (IA), impulsado por la disponibilidad y conocimiento de herramientas de IA generativa (GAI).

En el ámbito educativo, ya sea en la enseñanza tradicional o el aprendizaje de idiomas, el interés creciente en la Inteligencia Artificial Generativa plantea muchas consideraciones. Por un lado, se debate cómo educar a las futuras generaciones en el uso y desarrollo de tecnologías habilitadas por IA. Por otro, surge la pregunta urgente sobre cómo integrar positivamente estas tecnologías en los enfoques actuales de enseñanza y aprendizaje. Aunque ambos escenarios suelen ir de la mano, este informe se centra principalmente en el segundo. Queremos analizar nuestra situación actual y qué pasos debemos seguir.

Esta tecnología avanzada tiene un gran potencial en la educación, pero no es la primera tecnología digital que ha transformado la educación, ni la primera instancia de IA en el aula. Los recursos digitales, como aquellos que ofrecen aprendizaje adaptativo y personalizado, a veces respaldados por el aprendizaje automático, ya se utilizan en muchos entornos educativos.

Como editorial global, existe el compromiso de adoptar la tecnología de la manera correcta para mejorar la educación para todos. Se cree firmemente que la educación debe impulsar la tecnología, y no al revés. Con un profundo conocimiento de la pedagogía y la comprensión de las necesidades cambiantes de profesores y estudiantes, se busca desarrollar soluciones que realmente mejoren los resultados de aprendizaje y encontrar las mejores formas de avanzar juntos en este camino.

En el centro de este enfoque están los profesores y la necesidad de apoyarlos con recursos de calidad. El 88% de los profesores con los que hablamos dijeron que se beneficiarían de tener investigaciones e experiencias relevantes. Este informe se basa en una red global de expertos, investigaciones de fuentes confiables y perspectivas de comunidades de estudiantes, profesores escolares y de inglés.

El informe cubre:

  1. Una visión global: La IA ya juega un papel importante en la educación a nivel mundial, pero ¿cómo varía esto entre países?
  2. El impacto en los profesores: ¿Son optimistas los profesores sobre la IA? ¿Se sienten preparados o necesitan más apoyo?
  3. El impacto en el aprendizaje: Los estudiantes ya están utilizando IA; ¿cómo podemos aprovechar los beneficios, enseñar las habilidades adecuadas y protegernos contra los riesgos de la desinformación?
  4. Brecha digital: ¿La IA es un peligro o un nivelador? Muchos no tienen acceso a internet, mucho menos a la IA; ¿puede la nueva tecnología ayudar a cerrar las brechas existentes o las ampliará?
  5. ¿Qué sigue?: Presentamos cinco recomendaciones para líderes escolares, cuerpos educativos y gobiernos sobre cómo asegurar que la educación impulse la tecnología, y no al revés.

Un panorama global:

Los enfoques actuales hacia la IA en la educación varían considerablemente entre países. Algunos avanzan con cautela o prohíben nuevas herramientas de IA, mientras que otros las adoptan rápidamente. Esto refleja los desafíos y oportunidades únicos de cada país, así como su cultura, políticas y necesidades sociales. Los educadores han sido una fuerza impulsora en muchos países, mostrando optimismo, pero también precaución, respecto a la IA. Un porcentaje significativo de profesores en el Reino Unido y Europa ve beneficios en la IA para la educación, pero también riesgos como errores no detectados y plagio. La IA se utiliza tanto como tema de estudio como herramienta, siendo este último un tema más controvertido.

El impacto en los profesores:

Más del 70% de los profesores son optimistas sobre el papel de la IA en la educación. La IA puede resolver muchos desafíos educativos, permitiendo a los docentes dedicar más tiempo a la instrucción directa y la interacción en vivo. Actualmente, una parte considerable de los profesores utiliza herramientas basadas en IA, especialmente para la preparación de contenido, evaluación y personalización del aprendizaje. Sin embargo, la preparación de los profesores para manejar estas herramientas varía, siendo necesario un mayor apoyo y formación para garantizar un uso ético y beneficioso.

El impacto en el aprendizaje:

Una parte significativa de los estudiantes ya utiliza herramientas de IA para tareas escolares, aunque esto varía según la región. Los profesores están divididos sobre si la IA tiene un impacto positivo en los resultados educativos, reconociendo tanto beneficios como riesgos. La enseñanza de habilidades necesarias para el futuro, como el pensamiento crítico y la capacidad de identificar información fiable, es crucial, especialmente ante la creciente desinformación impulsada por la IA.

Conclusiones:

La IA es inevitable en la educación y la vida futura de los estudiantes. La educación debe apoyarlos para usarla eficazmente, asegurando que aprendan habilidades esenciales y reciban una educación basada en recursos e información de calidad. Aunque la adopción de la IA presenta desafíos, también ofrece oportunidades como la creación de nuevos roles laborales y el enfoque en habilidades fundamentales. Es esencial equipar a los jóvenes con las habilidades necesarias para usar estas herramientas de manera segura y ética, incluyendo la identificación de contenido confiable frente a la desinformación.

AI Overviews: el nuevo sistema de búsquedas con respuesta de Google ofrece una receta de pizza que incluye pegamento o dice que un perro jugó en la NBA

«Google AI Overviews Can Produce Medical Misinformation – IEEE Spectrum». Accedido 17 de junio de 2024. https://spectrum.ieee.org/google-ai-search.

El mes pasado, Google lanzó AI Overviews, una herramienta de búsqueda con IA que genera respuestas basadas en diversas fuentes. Aunque Google aseguró haber probado extensamente la herramienta, los usuarios encontraron errores graves en las respuestas.

El mes pasado, Google lanzó su nueva herramienta de búsqueda con IA llamada AI Overviews. La compañía aseguró que había probado la herramienta extensamente, mencionando que «las personas ya han utilizado AI Overviews miles de millones de veces a través de nuestro experimento en Search Labs». A diferencia de una búsqueda típica de Google que devuelve enlaces a páginas web, esta herramienta genera respuestas basadas en diversas fuentes, las cuales enlaza debajo de la respuesta generada.

Inmediatamente después del lanzamiento, los usuarios comenzaron a publicar ejemplos de respuestas extremadamente erróneas, como una receta de pizza que incluía pegamento y el hecho curioso de que un perro había jugado en la NBA.

Renée DiResta, gerente de investigación técnica en el Observatorio de Internet de Stanford, ha seguido la desinformación en línea durante muchos años y habló con IEEE Spectrum sobre el potencial de la herramienta AI Overviews para difundir consejos médicos erróneos. DiResta explicó que Google ha tenido políticas durante mucho tiempo que parecen estar en conflicto con los resultados generados por la búsqueda con IA. La rapidez en el despliegue de estas herramientas de IA en la capacidad de búsqueda ha sido apresurada y poco considerada, ya que los usuarios esperan obtener información autorizada de los motores de búsqueda.

Google reconoció los problemas en una publicación de blog, afirmando que está al tanto de estos resultados pobres y que está intentando mejorar. Mencionaron «refinamientos de activación adicionales para mejorar nuestras protecciones de calidad» en temas de salud, aunque no está claro qué significa exactamente. Generalmente Google tiene una política llamada Your Money or Your Life que aplica altos estándares de cuidado para consultas relacionadas con finanzas y salud. Esta política tiene como objetivo devolver resultados de búsqueda de alta calidad para temas de gran impacto en la vida de las personas. Sin embargo, AI Overviews parece no seguir esta política, devolviendo información de baja calidad en algunas respuestas médicas.

¿Cómo protegerme de la desinformación?

La aventura de aprender. «¿Cómo protegerme de la desinformación?» Accedido 13 de junio de 2024.

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La desinformación y la propaganda han sido dos de los grandes retos que ha tenido que afrontar la humanidad a lo largo de la historia. Ambos fenómenos se han visto intensificados por la proliferación en la última década de plataformas, medios y herramientas para generar contenidos sin necesidad de contar con los actores habituales en el ámbito de la generación y distribución de contenidos informativos.

Según Claire Wardle, profesor de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Brown y cofundador y codirector del Information Futures Lab, la desinformación es un contenido intencionadamente falso y diseñado para causar daño. Está motivada por tres factores: ganar dinero, tener influencia política, ya sea extranjera o nacional; o causar problemas porque sí. En otras palabras: cuando la tergiversación se convierte en un engaño deliberado, eso es desinformación (en inglés disinformation) y no simplemente información falsa (en inglés misinformation).

Es necesario tener en cuenta que la desinformación cada vez más se construye sobre la base de una falta de calidad en los procesos de creación de nuevo contenido. Así, el intercambio de información errónea, el uso abusivo de titulares sensacionalistas o amarillistas (en inglés clickbait) y otros fenómenos propios de flujos de información de baja calidad pueden llevar a la instrumentalización de dicha información y de rumores vinculados a ella. Además, una serie de factores cognitivos, sociales y afectivos influyen en la formación de falsas creencias. A esto hay que añadir que el acceso global a plataformas para la generación y distribución de contenido ha permitido construir canales de comunicación descentralizados, esto es, sin el control de los habituales curadores de contenidos.

Existe un amplio espectro de tácticas y estrategias de desinformación. Por ejemplo, el astroturfing es una novedosa forma de desinformación que se basa en la imitación de comentarios de ciudadanos y ciudadanas para crear la falsa impresión de que una determinada opinión o idea cuenta con un amplio apoyo en la sociedad. La desinformación busca aumentar las divisiones dentro de las comunidades y entre ellas y socavar la confianza de la población en los gobiernos electos. En este guía aprenderás sobre todas estas prácticas.

Por qué la «alfabetización digital» es ahora innegociable en el lugar de trabajo

«Why ‘Digital Literacy’ Is Now a Workplace Non-Negotiable». Accedido 13 de junio de 2024. https://www.bbc.com/worklife/article/20220923-why-digital-literacy-is-now-a-workplace-non-negotiable.

La alfabetización digital antes significaba poder enviar un correo electrónico o escribir usando un programa de procesamiento de textos. Era una habilidad requerida principalmente por los trabajadores del conocimiento: personas que podrían usar software específico en el trabajo y necesitar ser competentes en su uso. Sin embargo, la frase ha evolucionado significativamente. Ahora, la alfabetización digital significa tener las habilidades para prosperar en una sociedad donde la comunicación y el acceso a la información se realizan cada vez más a través de tecnologías digitales, como plataformas en línea y dispositivos móviles. El concepto abarca una comprensión amplia de una variedad de herramientas digitales que permiten el trabajo en oficina, híbrido y remoto en todo tipo de lugares de trabajo: piensa en software de colaboración en tiempo real, aplicaciones de chat en el lugar de trabajo en vivo y herramientas sofisticadas de trabajo asincrónico.

Hoy en día, la alfabetización digital ya no es una propuesta funcional, es una mentalidad. En el lugar de trabajo moderno, hay una mayor expectativa de que los empleados adopten de manera ágil cualquier tecnología que venga con su trabajo y se adapten a herramientas y enfoques en constante cambio. También se espera que los trabajadores utilicen la tecnología de manera estratégica: desde trabajar con sus dispositivos móviles personales hasta aprovechar los programas de flujo de trabajo colaborativo.

Y, lo que es más importante, las habilidades digitales ya no son esenciales solo en el trabajo del conocimiento. “Estas se están volviendo universalmente aplicables a casi todos”, dice Ying Zhou, director del Centro de Investigación del Futuro del Trabajo en la Universidad de Surrey, Reino Unido. Para 2019, un informe del gobierno del Reino Unido mostró que las habilidades digitales eran requeridas en al menos el 82% de las vacantes anunciadas en línea.

Zhou dice que los trabajadores que dejan de adquirir conocimientos digitales corren el riesgo de quedarse atrás. “Cada vez que se desarrolla una tecnología, eleva los requisitos de habilidades de la fuerza laboral. Se convierte en una carrera entre las habilidades digitales y la tecnología: cuanto más rápido avanza, más rápido tenemos que actualizar nuestras habilidades. El listón se está elevando todo el tiempo”.

Por Qué Todos Necesitan Alfabetización Digital

“La alfabetización digital es un concepto amplio: puedes trabajar con dispositivos digitales desde formas simples hasta tareas altamente complejas”, continúa Zhou. “Puede variar desde imprimir una factura en una tienda, hasta usar procesadores de texto y hojas de cálculo, hasta un uso avanzado como el diseño web, el análisis de datos, la programación y la codificación de computadoras”.

La demanda del mercado laboral de alfabetización digital ha crecido constantemente desde la década de 1980. Zhou cita investigaciones que muestran que, mientras la demanda de habilidades de alfabetización y aritmética entre la fuerza laboral del Reino Unido se ha estabilizado, los roles que requieren habilidades digitales han continuado aumentando.

Con el tiempo, se ha esperado un cierto grado de experiencia digital incluso en roles no relacionados con la tecnología. Desde operadores de almacén que utilizan sistemas de gestión en la nube, hasta médicos que consultan con pacientes a través de citas de video remoto, y contratistas que gestionan proyectos de construcción a través de aplicaciones de colaboración móvil, la tecnología ya no es específica de un sector.

“La alfabetización digital, y la demanda de habilidades digitales por parte de los empleadores, ha evolucionado a medida que la economía y el mercado laboral se han vuelto más digitalizados”, dice Danny Stacy, jefe de inteligencia de talento del Reino Unido en la plataforma de contratación Indeed, con sede en Londres. “Lo que solía ser visto como un extra ahora es un componente crítico de prácticamente todos los roles”.

Esta demanda de alfabetización digital ha aumentado a medida que los empleadores adoptan patrones de trabajo híbridos o remotos. “Hoy en día, los empleadores son mucho más propensos a identificar habilidades digitales específicas y nombrar el software que utilizan”, dice Stacy. “Hay mayores requisitos para tener competencia en herramientas de oficina y gestión de proyectos, software específico para que los empleados trabajen de manera más efectiva”.

Sin embargo, la creciente importancia de la alfabetización digital no significa que los trabajadores tengan que dominar todo el software existente para conseguir un trabajo. En cambio, deben ser digitalmente confiados: estar dispuestos a probar nuevas tecnologías; abrazar cómo las herramientas adecuadas pueden simplificar las tareas rutinarias y mejorar la colaboración en el lugar de trabajo; y también tener la flexibilidad y adaptabilidad para aprender nuevos procesos.

Hoy en día, los empleados deben asumir que seguirán mejorando sus habilidades digitales. Después de todo, la expectativa cuando un trabajador comienza un nuevo rol es que tiene las habilidades digitales para hacer el trabajo o las aprenderá rápidamente. “El trabajo híbrido y remoto solo era relevante para el 5% de la fuerza laboral antes de la pandemia”, dice Zhou. “Ahora es casi la mitad de todos los trabajadores. Independientemente del trabajo que hicieras anteriormente, un empleador ahora espera que aprendas las habilidades digitales requeridas en un rol”.

Adelantándose

Una noticia positiva es que, incluso si los trabajadores no conocen el término, probablemente ya sean bastante alfabetizados digitalmente. La ubicuidad de la tecnología significa que casi todos envían correos electrónicos, mensajes, deslizan, sacan fotos y navegan, lo que a menudo se traduce en habilidades tecnológicas en el lugar de trabajo.

Se convierte en una carrera entre las habilidades digitales y la tecnología: cuanto más rápido avanza, más rápido tenemos que actualizar nuestras habilidades – Ying Zhou

Y, incluso si los trabajadores sienten que no están donde quieren o necesitan estar, hay formas de mejorar estas habilidades importantes. En casos donde los trabajadores necesitan ponerse al día, las empresas a menudo ofrecen capacitación a los empleados para ayudar a cerrar cualquier brecha de habilidades digitales que puedan tener. “Ante la escasez de trabajadores, los empleadores muestran una mayor disposición que antes para capacitar y mejorar las habilidades de los candidatos en lugar de buscar el producto terminado”, dice Stacy.

Esta mejora de habilidades podría tomar la forma de capacitación en el trabajo o cursos de aprendizaje y desarrollo en línea. Sin embargo, Zhou dice que una de las mejores maneras para que los empleados desarrollen su alfabetización digital es simplemente haciendo su trabajo a través de un proceso de prueba y error. “El aprendizaje informal y el intercambio de conocimientos entre colegas es una de las formas más probadas de adquirir nuevas habilidades”.

Lo que las personas hacen fuera del lugar de trabajo también puede ayudarles. Para los empleados atrasados en su alfabetización digital, usar la tecnología en casa ofrece oportunidades para experimentar y aprender. Por ejemplo, ponerse al día con un amigo a través de una videollamada, en lugar de un mensaje de texto, puede ayudar a familiarizar a un empleado con las aplicaciones que usará en el trabajo; usar redes sociales puede ayudarles a aclimatarse a las formas de comunicación más informales que pueden encontrar a través de las herramientas de colaboración en el lugar de trabajo.

Zhou dice que, aunque la mayoría de los empleados en el mercado laboral actualmente no necesitan habilidades informáticas altamente complejas, la alfabetización digital es un requisito básico que siempre está aumentando. Esto significa que los trabajadores que mantienen su experiencia tecnológica continúan evolucionando en un mercado laboral en constante cambio que valora cada vez más las habilidades digitales.

“Las habilidades digitales finalmente ofrecen mayor poder de negociación en el mercado laboral”, dice Zhou. “El entorno laboral ha cambiado a favor de tener una mayor alfabetización digital”.

Tendencias en Educación Superior de Deloitte 2024



Deloitte Insights. «2024 Higher Education Trends». Accedido 7 de junio de 2024. https://www2.deloitte.com/us/en/insights/industry/public-sector/latest-trends-in-higher-education.html.


¿Qué desafíos y oportunidades están configurando la educación superior en EE.UU.? El informe de Deloitte para 2024 presenta un análisis exhaustivo del paisaje en evolución de la educación superior estadounidense este año y más allá.

Cinco Tendencias Clave del Informe:

La era de los resultados: Articulando una propuesta de valor convincente

  • Las instituciones deben demostrar claramente el valor de la educación que ofrecen para atraer y retener a estudiantes y justificar las inversiones en educación superior.

¿Quién será presidente?: La acelerada crisis de liderazgo en la educación superior

  • La educación superior enfrenta una crisis en la selección y retención de líderes efectivos, impactando la estabilidad y dirección estratégica de las instituciones.

Un nuevo campo de juego: El cambiante paisaje de los deportes universitarios

  • La evolución en las regulaciones y expectativas en los deportes universitarios está reconfigurando cómo las instituciones gestionan y apoyan sus programas deportivos.

El futuro de la IA en la educación superior: Abrazando la innovación disruptiva

  • La inteligencia artificial está transformando la educación superior, presentando tanto oportunidades como desafíos que requieren una adaptación estratégica.

En el núcleo académico: La creciente influencia y riesgos de las asociaciones público-privadas

  • Las colaboraciones entre el sector público y privado están incrementando su presencia e influencia, aportando beneficios pero también introduciendo riesgos que deben gestionarse cuidadosamente.


Este informe ofrece conocimientos de expertos y consejos estratégicos para ayudar a los equipos de liderazgo de colegios y universidades a navegar en el entorno educativo en evolución, permitiéndoles desarrollar estrategias e innovar para mantenerse a la vanguardia.

Alfabetización en IA y sus Implicaciones para Estrategias de Ingeniería de Prompts

Knoth, Nils, Antonia Tolzin, Andreas Janson, y Jan Marco Leimeister. «AI literacy and its implications for prompt engineering strategies». Computers and Education: Artificial Intelligence 6 (1 de junio de 2024): 100225. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100225.

Las tecnologías de inteligencia artificial (IA) están avanzando rápidamente. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) se están utilizando cada vez más en la interacción humana con sistemas basados en IA, lo que presenta nuevas oportunidades y desafíos.

La alfabetización en IA son los conocimientos y habilidades que permiten a los seres humanos comprender, utilizar y evaluar de forma crítica los sistemas y herramientas de IA para participar de forma segura y ética en un mundo cada vez más digital.

La ingeniería de prompts ha surgido como una habilidad esencial para formular instrucciones precisas y bien estructuradas que permitan obtener respuestas deseadas de los LLM, optimizando la efectividad de la interacción. Sin embargo, falta investigación sobre cómo los no expertos utilizan los sistemas de IA basados en LLM a través de la ingeniería de prompts y cómo la alfabetización en IA afecta este comportamiento. Esto es crucial en el contexto de la educación superior.

Este estudio aborda esta cuestión, introduce un enfoque basado en habilidades para la ingeniería de prompts y considera explícitamente el papel de la alfabetización en IA de los no expertos (estudiantes) en sus habilidades de ingeniería de prompts. Los resultados muestran que mejores habilidades en ingeniería de prompts predicen la calidad del output de los LLM, sugiriendo que esta habilidad es necesaria para el uso efectivo de herramientas de IA generativa. Además, ciertos aspectos de la alfabetización en IA pueden mejorar la calidad de la ingeniería de prompts y la adaptación dirigida de los LLM en la educación. Por lo tanto, se argumenta a favor de integrar contenido educativo sobre IA en los planes de estudio actuales para habilitar una sociedad inteligente híbrida donde los estudiantes puedan usar herramientas de IA generativa como ChatGPT de manera efectiva.

Un Marco para la Alfabetización en Inteligencia Artificial

A Framework for AI Literacy. (2024.). EDUCAUSE Review. Recuperado 3 de junio de 2024, de https://er.educause.edu/articles/2024/6/a-framework-for-ai-literacy

Equipos académicos y tecnológicos en el Barnard College desarrollaron un marco de alfabetización en inteligencia artificial (IA) para proporcionar una base conceptual para la educación en IA y los esfuerzos de programación en contextos institucionales de educación superior.

El Barnard College es una universidad de artes liberales para mujeres y una institución distinguida dentro del amplio ecosistema de la Universidad de Columbia en la ciudad de Nueva York. Varios equipos campus, ágiles pero pequeños, están trabajando para avanzar en las conversaciones sobre temas de inteligencia artificial generativa (IA). Como miembros de los Servicios de Tecnología Académica y Multimedia Instruccional (IMATS) y el Centro de Pedagogía Comprometida (CEP), han desarrollado programas educativos sobre varios temas de IA para la comunidad de Barnard. Durante el último año, han realizado sesiones de laboratorio abiertas para probar diferentes herramientas de IA basadas en texto e imagen, han recibido oradores invitados sobre derechos de autor y uso justo, han facilitado talleres sobre declaraciones de programas de estudios generativos de IA para profesores, han realizado talleres de instrucción (GenAI 101) y han liderado sesiones de educación individualizadas para departamentos de profesores. Este proceso ha sido continuo e iterativo a medida que las herramientas cambian y las necesidades de los miembros de la comunidad del campus evolucionan. También han implementado encuestas internas, evaluaciones y mecanismos de retroalimentación para comprender mejor las necesidades del profesorado y el personal relacionadas con el uso de herramientas de IA generativas.

La necesidad de la Alfabetización en IA El Barnard College ha establecido varios grupos de trabajo y desarrollado tareas internas para discutir preguntas más grandes sobre el impacto de la IA en la institución. Actualmente, no hay un mandato o recomendación para que los profesores adopten o prohíban la IA en sus aulas. Sin embargo, se anima a los profesores a definir y discutir sus expectativas sobre el uso de la IA en sus tareas. (El CEP ha creado muchos recursos para profesores, incluidos árboles de decisiones para guiar la planificación de los profesores, declaraciones de programas de estudios de muestra, tareas que integran IA generativa y otros materiales, para ayudar a guiar la toma de decisiones sobre si y cómo incorporar IA generativa en el aula). Niveles más altos de alfabetización en IA pueden ayudar a los profesores a tomar decisiones informadas sobre el uso de IA en sus cursos y tareas. En cuanto a los servicios de tecnología académica, el equipo de IMATS ha decidido no implementar ni seguir tecnología de vigilancia de IA para monitorear la integridad académica debido al sesgo y la fiabilidad cuestionable de estas herramientas. Sin embargo, el panorama y las políticas correlativas podrían cambiar a medida que evolucionen las tecnologías de IA generativas.

Un Marco para la Alfabetización en IA


Un marco para la alfabetización en IA fue desarrollado por los miembros de IMATS y CEP para guiar el desarrollo y la expansión de la alfabetización en IA entre el profesorado, los estudiantes y el personal del Barnard College. El marco proporciona una estructura para aprender a utilizar la IA, incluyendo explicaciones de conceptos clave y preguntas a considerar al usarla. La estructura piramidal de cuatro partes fue adaptada del trabajo realizado por investigadores en la Universidad de Hong Kong y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong. El marco tiene como objetivo adaptarse al nivel actual de alfabetización en IA de las personas y se divide en cuatro niveles:

  • Comprender la IA
  • Usar y Aplicar la IA
  • Analizar y Evaluar la IA
  • Crear IA

Es importante tener en cuenta que la IA es un campo amplio con muchos tipos diferentes, y aunque este marco se centra en la IA generativa, puede aplicarse a otras formas de tecnología. Además, no es necesario dominar todos los conceptos de un nivel antes de pasar al siguiente. Por ejemplo, comprender cómo se entrenan los modelos de IA generativa puede ser útil para analizar su impacto en el mercado laboral, pero no es necesario entender todas las complejidades de las redes neuronales para hacerlo.

Nivel 1: Comprender la IA

La base de la pirámide abarca términos y conceptos básicos de IA. La mayor parte de la programación e instrucción en Barnard se ha centrado en los niveles uno y dos (comprender, usar y aplicar IA), ya que esta es una tecnología en rápida evolución y todavía hay mucha falta de familiaridad con ella.

Competencias Clave

  • Ser capaz de definir los términos «inteligencia artificial», «aprendizaje automático», «modelo de lenguaje grande» y «red neuronal»
  • Reconocer los beneficios y limitaciones de las herramientas de IA
  • Identificar y explicar las diferencias entre varios tipos de IA, definidos por sus capacidades y mecanismos computacionales

Conceptos Clave

  • Inteligencia artificial, aprendizaje automático, redes neuronales artificiales, modelos de lenguaje grande y modelos de difusión
  • Inteligencia artificial estrecha, inteligencia artificial general, inteligencia artificial super, máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente y autoconciencia
  • Herramientas de IA, como ChatGPT (ver figura 2), Siri, Alexa, Deep Blue y texto predictivo
  • Marcos técnicos relacionados con la IA (modelos de código abierto versus modelos cerrados, APIs y cómo se usan)

Preguntas de Reflexión

  • ¿Qué tipo de IA es esta?
  • ¿Qué tecnologías utiliza esta herramienta de IA?
  • ¿Para qué fue diseñada esta herramienta? ¿Qué tipo de información acepta como entrada y devuelve como respuesta (texto, video, audio, etc.)?
  • ¿Para qué podría ser particularmente útil esta herramienta?
  • ¿Para qué no sería útil?

Nivel 2: Usar y Aplicar la IA

El segundo nivel de fluidez en IA indica que los usuarios pueden utilizar herramientas como ChatGPT para lograr sus objetivos; estos usuarios están familiarizados con las técnicas de ingeniería de solicitudes y saben cómo refinar, iterar y editar colaborativamente con herramientas de IA generativa. La programación diseñada para desarrollar la fluidez en el nivel dos en el Barnard College incluye laboratorios prácticos y la ingeniería colaborativa de solicitudes en tiempo real.

Competencias Clave

  • Utilizar con éxito herramientas de IA generativa para obtener respuestas deseadas
  • Experimentar con técnicas de solicitud e iterar en el lenguaje de la solicitud para mejorar la salida generada por IA
  • Revisar el contenido generado por IA con miras a posibles «alucinaciones», razonamientos incorrectos y sesgos

Conceptos Clave

  • Ingeniería de solicitudes, ventanas de contexto, alucinaciones, sesgos, solicitud sin disparador y solicitud con disparador
  • Técnicas de solicitud para IA generativa basada en texto, como agregar especificidad, usar contexto y detalles, y pedir al modelo que considere pros y contras o evalúe posiciones alternativas
  • Consideraciones de privacidad, confidencialidad y derechos de autor para la información alimentada en las herramientas de solicitud

Preguntas de Reflexión

  • ¿Por qué una solicitud generó una respuesta particular?
  • ¿Cómo se podría ajustar la solicitud para obtener una respuesta diferente?
  • ¿Qué estrategias se pueden utilizar para reducir el sesgo y las alucinaciones?
  • ¿Cómo se puede verificar el sesgo y las alucinaciones en la salida de la IA?

Nivel 3: Analizar y Evaluar la IA

Analizar y evaluar la IA implica una comprensión meta más compleja de la IA generativa. En este nivel, los usuarios deben poder reflexionar críticamente sobre resultados, sesgos, ética y otros temas más allá de la ventana de solicitud. Un ejemplo de programación en este nivel es un evento que contó con la participación de un experto que discutió las actuales preguntas sobre derechos de autor y propiedad intelectual en torno a la IA y los impactos ambientales y climáticos que la IA generativa podría tener. Por supuesto, uno puede participar en conversaciones sobre estas preguntas e ideas sin conocer todas las definiciones de IA. Sin embargo, la familiaridad con los niveles anteriores en la pirámide informa la comprensión básica y el vocabulario del individuo, ayudando a comprender cómo se intersecta la IA con otros campos.

Competencias Clave

Examinar la IA en un contexto más amplio, incorporando conocimientos de la disciplina o intereses de uno Critique herramientas de IA y ofrezca argumentos a favor o en contra de su creación, uso y aplicación Analizar consideraciones éticas en el desarrollo e implementación de IA

Conceptos Clave

Perspectivas críticas sobre la IA (Los siguientes ejemplos no pretenden ser exhaustivos.) Sostenibilidad ambiental Trabajo Privacidad Derechos de autor Sesgo de raza, género, clase y otros Desinformación

Preguntas de Reflexión

¿Qué otras perspectivas o marcos podrían ser útiles para evaluar las implicaciones del uso de herramientas de IA generativa? ¿De dónde podrían venir los sesgos en la IA? ¿De qué manera el uso de herramientas de IA generativa se alinea o diverge de tus valores personales?

Nivel 4: Crear IA

En este nivel de fluidez en IA, los usuarios pueden interactuar con la IA a nivel de creador. Por ejemplo, los usuarios pueden construir sobre APIs abiertas para crear su propio LLM o aprovechar la IA para desarrollar nuevos sistemas. Actualmente, Barnard ofrece menos programación en el nivel cuatro que en los otros tres niveles, pero ha habido talleres en el Centro de Ciencias Computacionales que proporcionan instrucción técnica relacionada con la construcción de modelos de IA y aprendizaje automático. Es importante involucrar a las personas en todos los niveles de fluidez en IA.

Competencias Clave

Sintetizar el aprendizaje para conceptualizar o crear nuevas ideas, tecnologías o estructuras relacionadas con la IA. Alcanzar este nivel de alfabetización podría incluir lo siguiente: Concebir nuevos usos para la IA Construir software que aproveche la tecnología de IA Proponer teorías sobre la IA

Preguntas de Reflexión

¿Qué es único y humano acerca de tus ideas, tecnologías o estructuras? ¿Cómo podrían diferir de lo que podría crear una IA? ¿Qué características específicas de IA otorgan ventajas únicas a las ideas, tecnologías o estructuras?


Conclusion y Próximos Pasos

Si bien este marco de alfabetización en IA no es exhaustivo, proporciona una base conceptual para los esfuerzos de educación y programación en IA, especialmente en contextos institucionales de educación superior. La intención es mantener la neutralidad con respecto al uso de IA, reconociendo que la alfabetización tecnológica puede llevar a la decisión de no usarla. El impacto de la IA en la educación superior probablemente será significativo, afectando las admisiones, la investigación y los planes de estudio. La educación y la alfabetización básica son los primeros pasos para que una comunidad se involucre productivamente con esta tecnología en rápida evolución.

Existen muchos posibles próximos pasos que el Barnard College podría tomar relacionados con la IA generativa, pero específicamente en relación con el marco de alfabetización en IA, los equipos de IMATS y CEP pueden explorar «ascender» en la pirámide de alfabetización en la programación, los recursos y los eventos a medida que crece la conciencia y la alfabetización básica. Actualmente, la mayoría de nuestras ofertas se encuentran en los niveles uno y dos, pero esperamos cambiar nuestro enfoque de programación a los niveles dos y tres. Una encuesta reciente reveló que un número significativo de profesores y estudiantes aún nunca han usado IA generativa y tienen percepciones negativas sobre estas herramientas, por lo que nuestros equipos también están explorando formas de facilitar mejor el compromiso práctico y crítico.

Otro objetivo de la iniciativa de alfabetización en IA es resaltar el aspecto humano de estas tecnologías. Si bien el uso de IA generativa puede sentirse casi como alquimia, convirtiendo el texto simple en oro a través de tecnología de caja negra, está muy construido sobre el conocimiento humano, que tiene sus propios sesgos e inequidades. Usar una lente crítica al interactuar con la IA generativa puede ayudar a los usuarios a identificar sesgos existentes y evitar que los usuarios los agraven.

Makers: la nueva revolución industrial

Anderson, Chris. Makers: The New Industrial Revolution. Crown, 2014.

Texto completo

En una era de diseño y creación de productos personalizados y de bricolaje, el potencial colectivo de un millón de entusiastas y aficionados en garajes está a punto de ser liberado, impulsando un resurgimiento de la manufactura estadounidense. Una generación de «Makers» que utilizan el modelo de innovación web ayudará a impulsar la próxima gran ola en la economía global, ya que las nuevas tecnologías de diseño digital y prototipado rápido otorgan a todos el poder de inventar, creando «la larga cola de las cosas».

Hacia una alfabetización en IA ‘Más allá de lo digital’

Jiang, Jialei, Matthew A. Vetter, y Brent Lucia. «Toward a ‘More-Than-Digital’ AI Literacy: Reimagining Agency and Authorship in the Postdigital Era with ChatGPT». Postdigital Science and Education, 24 de mayo de 2024. https://doi.org/10.1007/s42438-024-00477-1.

la alfabetización en IA «Más allá de lo digital» prepara a las personas para prosperar en un mundo moldeado por la IA. Se trata de ir más allá de los aspectos técnicos de la IA y comprender su impacto en todos los aspectos de la vida humana.

Este artículo explora el potencial de una perspectiva ‘más-que-digital’ sobre la agencia y la autoría en la era postdigital. Al examinar las narrativas de los estudiantes sobre sus interacciones con ChatGPT, esta investigación contribuye a la conversación académica en curso sobre la relación entre humanos e IA en contextos educativos. El estudio analiza las percepciones de los estudiantes universitarios sobre la agencia y la autoría a través de un proyecto de escritura asistido por IA. Empleando un análisis narrativo, el artículo argumenta que los estudiantes adoptan una posición justa hacia su uso de ChatGPT durante el proceso de escritura, una postura que permite abordar la tendencia de atribuir la influencia de objetos o máquinas únicamente a las percepciones humanas y el problema de otorgar excesiva autoridad a objetos o máquinas.

Concluye el artículo con implicaciones pedagógicas para fomentar un enfoque ‘más-que-digital’ hacia la alfabetización crítica en IA. Además, el artículo ofrece implicaciones para la futura investigación de proyectos de escritura asistidos por IA, con un enfoque en la integración reflexiva de tecnologías de IA para fomentar la alfabetización crítica entre los estudiantes universitarios.

El artículo propone un enfoque «postdigital» para la alfabetización crítica en inteligencia artificial (IA). Este enfoque se basa en la «posición justa» de Latour (2004), que reconoce la interacción compleja entre la tecnología y los procesos sociales.

Puntos clave del enfoque postdigital:

  • La alfabetización en IA va más allá del consumo pasivo de contenido generado por IA e implica la participación activa en procesos creativos impulsados por IA.
  • Herramientas como ChatGPT fomentan la co-creación entre humanos y máquinas, desafiando las nociones tradicionales de autoría individual.
  • Se adopta una «posición justa» sobre la autoría, reconociendo la colaboración entre humanos y máquinas en la creación de significado y expresión.
  • La alfabetización en IA implica dimensiones éticas y sociomateriales de la colaboración humano-máquina y su impacto en la escritura y la creatividad.

¿Cómo fomentar la alfabetización crítica en IA en el aula?

  • Comprensión de las dimensiones sociales y éticas: La IA no existe en el vacío. Tiene implicaciones sociales y éticas que deben considerarse. La alfabetización en IA «Más allá de lo digital» equipa a las personas para pensar críticamente sobre el sesgo en la IA, su impacto en el trabajo y la sociedad, y las cuestiones de privacidad y seguridad de los datos.
  • Habilidades para la navegación crítica: Más que simplemente aceptar la IA a su valor nominal, la alfabetización en IA «Más allá de lo digital» implica desarrollar habilidades para evaluar críticamente la información generada por IA y comprender las limitaciones de los sistemas de IA. Esto incluye ser capaz de identificar el sesgo, verificar la precisión y cuestionar las suposiciones subyacentes a los algoritmos de IA.
  • Conciencia de la co-evolución: La IA y la sociedad están en una relación evolutiva. A medida que la IA se vuelve más sofisticada, también lo deben hacer las habilidades de las personas para interactuar con ella de manera efectiva. La alfabetización en IA «Más allá de lo digital» es un proceso continuo de aprendizaje y adaptación.

Conclusión:

Los docentes deben involucrarse en diálogos significativos con los estudiantes sobre el uso de la IA en la escritura. Es necesario integrar debates críticos sobre autoría y agencia en las tareas, actividades y políticas de los cursos. La alfabetización crítica en IA exige de los educadores aprender a diferenciar las tecnologías de IA generativas según sus funciones pedagógicas, personales y prácticas.

Las investigaciones futuras podrían analizar el impacto a largo plazo de la integración de la IA en la educación, la evolución de la percepción de los estudiantes sobre la agencia y la autoría, y la efectividad de diferentes enfoques pedagógicos para fomentar la alfabetización crítica en IA. Estudiar las experiencias de estudiantes con diversos entornos lingüísticos y culturales también enriquecería la comprensión de la interacción entre escritores humanos y tecnologías de IA. Al abordar estas líneas de investigación, se puede avanzar en la comprensión de la alfabetización en IA en la era postdigital y promover prácticas educativas que ayuden a los estudiantes a navegar de manera más eficaz las complejidades de las interacciones humano-máquina.

Guía de inicio para crear un makerspace en bibliotecas

Artefacto – Digital Agency. «The Makerspace Starter Guide for Libraries by Artefacto», 29 de mayo de 2024.

Texto completo

Guía de Inicio para Makerspaces en Bibliotecas. Ideas para lanzar, relanzar y reimaginar tu makerspace en la biblioteca

En esta guía encontrarás:

  • Cuándo y por qué crear un makerspace
  • Cómo lanzar un nuevo espacio o servicio
  • Tomar decisiones sobre herramientas y equipos
  • Involucrar al personal y apoyar tu makerspace
  • Ofrecer un programa de makerspace eficiente y centrado en el usuario

Es un recurso colaborativo diseñado para inspirarte y alentarte a mejorar tu propio makerspace de una manera que funcione mejor para tus usuarios. Se comparten consejos y recomendaciones que se han obtenido al apoyar a bibliotecas en todo el Reino Unido durante los últimos 5 años y de las propias experiencias como creadores, tecnólogos y facilitadores de talleres.

Esta es una lista de inspiración más que un libro de reglas: un punto de partida y construcción, con algunos recursos que, con suerte, te ahorrarán tiempo. El objetivo es compartir información práctica para ayudarte a crear y gestionar un makerspace que sea adecuado para el servicio de tu biblioteca.